சரியான நிலையில் பெயர்களை வடிவமைக்க Google BigQuery இல் SQL ஐ எவ்வாறு பயன்படுத்துவது

Google BigQuery இல் பெயர் தரநிலையை சரிசெய்தல்: ஒரு நடைமுறை வழிகாட்டி

எல்லா இடங்களிலும் பெயர்கள் இருக்கும் ஒரு அறிக்கையைப் பெறுவதை கற்பனை செய்து பாருங்கள்-சில தொப்பிகளில், மற்றவை சரியான நிலையில், மற்றும் சில முற்றிலும் சீரற்றதாக இருக்கும். இது ஒரு அழகியல் பிரச்சினை மட்டுமல்ல; சுத்தமான தரவு பகுப்பாய்விற்கு ஒரு தரப்படுத்தப்பட்ட வடிவம் முக்கியமானது. 🧐

இயக்குனர் அல்லது விற்பனையாளர் பெயர்களை சேமிக்கும் தரவுத்தொகுப்புகளை நீங்கள் கையாளுகிறீர்கள் என்றால் இந்த காட்சி நன்கு தெரிந்திருக்கலாம். "STEVE MARK" மற்றும் "ANDRY WIU" போன்ற பெயர்கள் "Jonathan Lu" போன்ற ஒழுங்காக வடிவமைக்கப்பட்ட உள்ளீடுகளுடன் கலக்கும்போது, ​​உங்கள் பணி தேவையில்லாமல் சவாலாகிறது. 🙈

அதிர்ஷ்டவசமாக, Google BigQuery இல் உள்ள SQL இந்த சிக்கலைச் சமாளிக்க சக்திவாய்ந்த கருவிகளை வழங்குகிறது. நீங்கள் REGEX இன் ரசிகராக இல்லாவிட்டாலும் அல்லது அதன் நுணுக்கங்களைப் பற்றி உறுதியாக தெரியாவிட்டாலும், இந்தப் பெயர்களை சரியான வழக்காக மாற்றுவதற்கான தீர்வு உள்ளது (ஒவ்வொரு வார்த்தையின் முதல் எழுத்தும் பெரிய எழுத்தாக இருக்கும்). விளைவு? ஒரு சுத்தமான, தொழில்முறை தரவுத்தொகுப்பு!

இந்த கட்டுரையில், எளிய SQL நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி BigQuery இல் முழுப் பெயர்களை எவ்வாறு திறமையாக தரப்படுத்துவது என்பதை ஆராய்வோம். முடிவில், "ஸ்டீவ் மார்க்" மற்றும் "சாலி சௌ" போன்ற அவர்களின் தற்போதைய குழப்பமான நிலைக்குப் பதிலாக தரப்படுத்தப்பட்ட பட்டியலைப் பெறுவீர்கள். உங்கள் தரவைச் சுத்தம் செய்து பிரகாசமாக்குவோம்! ✨

பெயர்களை சரியான வழக்காக மாற்றுதல்: ஒரு படி-படி-படி விளக்கம்

மேலே வழங்கப்பட்ட ஸ்கிரிப்டுகள் Google BigQuery இல் தரமற்ற பெயர் வடிவமைப்பின் சிக்கலைச் சமாளிக்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. முதல் முறை நன்மைகளை வழங்குகிறது INITCAP செயல்பாடு, இது BigQuery இல் உள்ளமைக்கப்பட்ட SQL அம்சமாகும். இந்த கட்டளை நேரடியானது மற்றும் திறமையானது, எந்த சரத்தையும் சரியான கேஸ் வடிவமாக மாற்றுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒவ்வொரு வார்த்தையின் முதல் எழுத்தையும் பெரிய எழுத்தாக மாற்றி, மீதமுள்ளவற்றை சிற்றெழுத்துக்கு மாற்றுவதன் மூலம் "STEVE MARK" ஐ "Steve Mark" ஆக மாற்றுகிறது. முரண்பாடுகள் அறிக்கையிடலுக்கு இடையூறு விளைவிக்கும் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளும் போது இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். குறைந்த முயற்சியில் உங்கள் தரவு விளக்கக்காட்சியை தயார் செய்வதற்கான மந்திரக்கோலை இதுவாக நினைத்துப் பாருங்கள். 🪄

இரண்டாவது முறை அறிமுகப்படுத்துகிறது REGEXP_REPLACE, வழக்கமான வெளிப்பாடுகளை (REGEX) பயன்படுத்தி மிகவும் நுணுக்கமான அணுகுமுறை. இந்த நுட்பம் உரை உருமாற்ற செயல்முறையின் மீது துல்லியமான கட்டுப்பாட்டை வழங்குகிறது. முதலில் பயன்படுத்துவதன் மூலம் கீழ் அனைத்து எழுத்துகளும் சிற்றெழுத்து என்பதை உறுதிசெய்யும் செயல்பாடு, REGEXP_REPLACE பின்னர் ஒவ்வொரு வார்த்தையின் முதல் எழுத்தையும் பெரிய எழுத்தாக்க ஒரு வடிவத்தைப் பயன்படுத்துகிறது. எதிர்பாராத மூலதன வடிவங்கள் அல்லது சிறப்பு எழுத்துகள் போன்ற உள்ளீடுகள் போன்ற தரமற்ற தரவைக் கையாளும் போது இந்த முறை சிறந்தது. ஒரு திருமணத்திற்கான குழப்பமான விருந்தினர் பட்டியலை ஒழுங்கமைக்க முயற்சிக்கும் படம்; இந்த அணுகுமுறை ஒவ்வொரு பெயரும் அழகாகவும் நிலையானதாகவும் வடிவமைக்கப்படுவதை உறுதி செய்கிறது. 💍

மூன்றாவது முறை, இது a ஐப் பயன்படுத்துகிறது தற்காலிக பயனர் வரையறுக்கப்பட்ட செயல்பாடு (UDF), தனிப்பட்ட வடிவமைப்புத் தேவைகள் கொண்ட சிக்கலான தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமானது. BigQuery க்குள் JavaScript ஐப் பயன்படுத்தி தனிப்பயன் செயல்பாட்டை உருவாக்குவதன் மூலம், இந்த முறை ஒவ்வொரு பெயரையும் மிகவும் மாறும் வகையில் செயலாக்குகிறது. இது பெயர்களை அணிவரிசைகளாகப் பிரிக்கிறது, ஒவ்வொரு உறுப்புக்கும் வடிவமைப்பு தர்க்கத்தைப் பயன்படுத்துகிறது, மேலும் அவற்றை ஒழுங்காக வடிவமைக்கப்பட்ட சரமாக மீண்டும் இணைக்கிறது. இந்த மட்டு அணுகுமுறையானது, வளரும் தரவு கட்டமைப்புகளுக்கு ஏற்றவாறு மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய தீர்வுகள் தேவைப்படும் குழுக்களுக்கு சிறந்தது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு நிறுவனத்தின் தரவுத்தளமானது கூடுதல் மெட்டாடேட்டா அல்லது கலப்புப் பிரிப்புகளுடன் பெயர்களைச் சேமித்து வைத்தால், UDF நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் தனிப்பயனாக்குதல் விருப்பங்களை வழங்குகிறது.

ஒவ்வொரு முறையும் ஒரு குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டு வழக்கை நிவர்த்தி செய்ய வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, எளிமை, துல்லியம் மற்றும் தழுவல் ஆகியவற்றுக்கு இடையே சமநிலையை வழங்குகிறது. உதாரணமாக, தி INITCAP சுத்தமான தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு இந்த முறை விரைவானது மற்றும் பயனுள்ளது, அதே சமயம் REGEX அணுகுமுறை சற்று குழப்பமான தரவுகளுக்கு பல்துறைத்திறனை வழங்குகிறது. மறுபுறம், மிகவும் மாறக்கூடிய உள்ளீடுகளைக் கையாளும் போது UDF முறை பிரகாசிக்கிறது. இந்த நுட்பங்கள் உங்கள் தரவுத்தொகுப்பின் நிலை எதுவாக இருந்தாலும், நீங்கள் பெயர்களை திறம்பட தரப்படுத்தலாம் மற்றும் தொழில்முறை, மெருகூட்டப்பட்ட வெளியீட்டை பராமரிக்கலாம். இது போன்ற கருவிகள் மூலம், உங்கள் தரவுத்தொகுப்பை சுத்தம் செய்வது இனி மேல்நோக்கிப் போராக இருக்காது, மாறாக அடையக்கூடிய மற்றும் திருப்திகரமான பணியாகும்! 🌟

-- Approach 1: Using BigQuery's INITCAP function (Optimized for simplicity)
-- This approach converts names to Proper Case using INITCAP, handling capitalization directly.
SELECT
  INITCAP(Director) AS StandardizedDirector,
  INITCAP(Salesperson) AS StandardizedSalesperson
FROM
  your_dataset.your_table;
-- The INITCAP function automatically handles capitalizing the first letter of each word.
-- Ensure you replace 'your_dataset.your_table' with your actual table reference.

-- Approach 2: Applying REGEX to ensure each word's first letter is capitalized
SELECT
  REGEXP_REPLACE(LOWER(Director), r'(\b\w)', UPPER('\\1')) AS StandardizedDirector,
  REGEXP_REPLACE(LOWER(Salesperson), r'(\b\w)', UPPER('\\1')) AS StandardizedSalesperson
FROM
  your_dataset.your_table;
-- This method first converts all text to lowercase using LOWER,
-- and then capitalizes the first letter of each word using REGEXP_REPLACE.
-- Replace 'your_dataset.your_table' with your actual table name.

-- Approach 3: Defining a UDF for custom name formatting
CREATE TEMP FUNCTION ProperCase(input STRING) AS (
  (ARRAY_TO_STRING(
    ARRAY(SELECT INITCAP(word)
          FROM UNNEST(SPLIT(input, ' ')) AS word), ' '))
);
-- Applying the UDF to standardize columns
SELECT
  ProperCase(Director) AS StandardizedDirector,
  ProperCase(Salesperson) AS StandardizedSalesperson
FROM
  your_dataset.your_table;
-- This UDF splits the text into words, applies INITCAP to each, and then joins them back.

-- Test Script: Validate output consistency
WITH test_data AS (
  SELECT 'JONATHAN LU' AS Director, 'STEVE MARK' AS Salesperson
  UNION ALL
  SELECT 'LIAM LEE', 'WINDY WU'
  UNION ALL
  SELECT 'ANDRY WIU', 'SALLY CHOW'
)
SELECT
  INITCAP(Director) AS TestDirector1,
  REGEXP_REPLACE(LOWER(Salesperson), r'(\b\w)', UPPER('\\1')) AS TestSalesperson2
FROM
  test_data;
-- Replace the test_data CTE with your actual dataset to test in production.

மேம்பட்ட SQL டெக்னிக்குகள் மூலம் டேட்டா கிளீனிங்கை நெறிப்படுத்துதல்

சீரற்ற தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரியும் போது Google BigQuery, தரவுத் துல்லியம் மற்றும் பயன்பாட்டிற்கு புலங்கள் முழுவதும் தரப்படுத்தலை உறுதி செய்வது இன்றியமையாதது. பெயர்கள் போன்ற உரை-கனமான நெடுவரிசைகளை நிர்வகிக்கும் போது ஒரு முக்கிய சவால் எழுகிறது, அங்கு சீரற்ற மூலதனம் பகுப்பாய்வை சீர்குலைக்கும். ஸ்டாண்டர்ட் கேஸ் டிரான்ஸ்ஃபர்மேஷன் நுட்பங்களுக்கு அப்பால், கூடுதல் லாஜிக் மூலம் உங்கள் டேட்டா சுத்தம் செய்வதை மேம்படுத்துவதற்கான வாய்ப்புகளை BigQuery வழங்குகிறது. உதாரணமாக, சில சொற்களுக்கு ("மெக்டொனால்ட்" அல்லது "ஓ'கானர்" போன்றவை) சிறப்பு வடிவமைப்பு விதிகள் தேவைப்படும் சூழ்நிலைகளை நீங்கள் சந்திக்க நேரிடலாம். INITCAP திறம்பட கையாள முடியாது. SQL ஐ நிபந்தனை தர்க்கம் அல்லது வெளிப்புற UDFகளுடன் இணைப்பதன் மூலம், அத்தகைய விதிவிலக்குகளை தடையின்றி கையாள மாற்றங்களை நீங்கள் நன்றாக மாற்றலாம். 🚀

மற்றொரு பயனுள்ள கோணம் இந்த மாற்றங்களை பெரிய பணிப்பாய்வுகளாக ஒருங்கிணைக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, பெயர்களைச் சுத்தம் செய்யும் போது, ​​முன் வரையறுக்கப்பட்ட பட்டியல்களுக்கு எதிராக அவற்றைச் சரிபார்க்க வேண்டும் அல்லது முரண்பாடுகளைக் கண்டறிய வடிப்பான்களைப் பயன்படுத்த வேண்டும். கேஸ் கன்வெர்ஷன் லாஜிக்கை காமன் டேபிள் எக்ஸ்பிரஷன்களில் (சிடிஇ) உட்பொதிப்பதன் மூலம், பிழைத்திருத்தத்தை எளிதாக்கும் மற்றும் மறுபயன்பாட்டை மேம்படுத்தும் மட்டு வினவல்களை நீங்கள் உருவாக்கலாம். இந்த அடுக்கு அணுகுமுறை உங்களை ஒரே குழாய்க்குள் வடிவமைத்தல் மற்றும் சரிபார்ப்பைக் கையாள அனுமதிக்கிறது, நேரத்தையும் முயற்சியையும் மிச்சப்படுத்துகிறது. வாடிக்கையாளர் விவரக்குறிப்பு அல்லது சந்தைப்படுத்தல் பகுப்பாய்வு போன்ற பெரிய அளவிலான செயல்பாடுகளில் இத்தகைய செயல்முறைகள் குறிப்பாக மதிப்புமிக்கவை.

கடைசியாக, பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளும் போது, ​​BigQuery இன் அளவிடக்கூடிய தன்மையை மேம்படுத்துவது கேம்-சேஞ்சராகும். மில்லியன் கணக்கான வாடிக்கையாளர் பெயர்கள் அல்லது பிராந்திய தரவுப் பதிவுகள் எதுவாக இருந்தாலும், UDFகள் மற்றும் REGEX போன்ற உகந்த SQL நுட்பங்கள் செயல்திறன் சிறப்பாக இருப்பதை உறுதி செய்கின்றன. அட்டவணைப்படுத்தல் மற்றும் பகிர்வு போன்ற சிறந்த நடைமுறைகளுடன் இந்தக் கருவிகளை இணைப்பது, மிகவும் சிக்கலான வினவல்கள் கூட விரைவாகச் செயல்படுவதை உறுதி செய்கிறது. ஒரு விரிவான அணுகுமுறையை மேற்கொள்வதன் மூலம், நீங்கள் உடனடி வடிவமைத்தல் சிக்கலைத் தீர்ப்பது மட்டுமல்லாமல், சுத்தமான மற்றும் பராமரிக்கக்கூடிய தரவுத்தளத்திற்கான அடித்தளத்தையும் அமைக்கிறீர்கள். 🌟